Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами Дальнего Запада за 2003-2006 г.

Введение
1.Теоретические аспекты статистического изучения внешней торговли
1.1.Основные особенности и объект изучения статистики внешней торговли
1.2.Показатели таможенной статистики внешней торговли
2.Статистический анализ товарной структуры экспорта и импорта РФ в торговле со странами дальнего зарубежья
3.Анализ тенденций развития и прогнозирование динамики экспорта и импорта в РФ
Заключение
Литература

Если параметр a2>0 , то ветви параболы направлены вверх, если же a2<0, то вниз. Параметры a0 и a1 не влияют на форму параболы, а лишь определяют ее положение.
Полином третьей степени имеет вид yt=a0+a1t+a2t2+a3t3 .
У этого полинома знак прироста ординат может изменяться один или два раза (рисунок 3.1).
Отличительная черта полиномов ( отсутствие в явном виде зависимости приростов от значений ординат (yt).
Оценки параметров в модели определяются методом наименьших квадратов. Как известно, суть его состоит в "отыскании" таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней от фактических значений была бы минимальной. Таким образом, эти оценки находятся в результате минимизации выражения:
Для класса экспоненциальных кривых, в отличие от полиномов, характерной является зависимость приростов от величины самой функции. Эти кривые хорошо описывают процессы, имеющие "лавинообразный" характер, когда прирост зависит от достигнутого уровня функции.
Простая экспоненциальная (показательная) кривая имеет вид:
Если b>1, то кривая растет вместе с ростом t, и падает, если b<1. Параметр a характеризует начальные условия развития, а параметр b-постоянный темп роста.
Более сложным вариантом экспоненциальной кривой является логарифмическая парабола:
Все рассмотренные типы кривых используются для описания монотонно возрастающих или убывающих процессов без "насыщения".
Когда процесс характеризуется "насыщением", его следует описывать при помощи кривой, имеющей отличную от нуля асимптоту. Примером такой кривой может служить модифицированная экспонента:
где y = k является горизонтальной асимптотой.
Если параметр a отрицателен, то асимптота находится выше кривой, если a положителен, то ниже. При решении экономических задач чаще всего приходится иметь дело с кривой, у которой a<0 , b<1. В этом случае рост уровней происходит с замедлением и стремится к некоторому пределу.
Модифицированная экспонента хорошо описывает процесс, на развитие которого воздействует ограничивающий фактор, причем влияние этого воздействия растет вместе с ростом достигнутого уровня.
Если воздействие ограничивающего фактора начинает сказываться только после определенного момента (точки перегиба), до которого процесс развивался по некоторому экспоненциальному закону, то для выравнивания используют S-образные кривые.
Наиболее известными из них являются кривая Гомперца и логистическая кривая, или кривая Перла-Рида.
Кривая Гомперца имеет вид:
Логистическая функция возрастает сначала ускоренным темпом, затем темп роста замедляется и, наконец, рост почти полностью прекращается.
Рисунок 3.1 ( Кривые роста
Таким образом, рассмотренные особенности и свойства кривых могут помочь при решении задачи выбора типа кривой.
Существует несколько практических подходов, облегчающих процесс выбора формы кривой роста.
Наиболее простой путь ( это визуальный, опирающийся на графическое изображение временного ряда. Подбирают такую кривую роста, форма которой соответствует фактическому развитию процесса. Если на графике исходного ряда тенденция развития недостаточно четко просматривается, то можно провести некоторые стандартные преобразования ряда (например, сглаживание), а потом подобрать функцию, отвечающую графику преобразованного ряда.
Чаще всего на практике к выбору формы кривой подходят исходя из значений критерия, в качестве которого принимают сумму квадратов отклонений фактических значений уровня от расчетных, получаемых выравниванием. Из рассматриваемых кривых предпочтение будет отдано той, которой соответствует минимальное значение критерия, т.к. чем меньше значение критерия, тем ближе к кривой ложатся данные наблюдений.
Использование этого подхода должно проходить в два этапа. На первом ( происходит ограничение приемлемых функций, исходя из содержательного анализа задачи. На втором ( осуществляется расчет значений критерия и выбор на его основе наиболее подходящей кривой роста. Необходимость содержательного анализа изучаемого процесса развития может быть проиллюстрирована следующими примерами.
В качестве критерия выбирается средняя квадратическая ошибка:
,
где yt - фактическое значение ряда;
( выравненное значение ряда;
n ( длина ряда.
Следует отметить, что нет “жестких” рекомендаций для выбора кривых роста. Особенно осторожно следует подходить к решению этой задачи при использовании полученной функции для экстраполирования найденных закономерностей в будущее. Применение кривых роста должно базироваться на предположении о сохранении выявленной тенденции в прогнозируемом периоде.
Одной из задач курсовой работы является выявление и моделирование основных закономерностей развития, и построение прогноза экспорта и импорта в РФ. Информационной базой расчетов выступают годовые данные об экспорте и импорте в РФ за 1998– 2006 гг.
Исходные данные приведены в таблице 3.1.
Таблица 3.1 ( Динамика экспорта и импорта в РФ в 1998-2006 гг. (по данным таможенной статистики), млрд. долл. США
Годы Экспорт Импорт 1998 57,6 32,3 1999 62,2 21,9 2000 89,3 22,3 2001 85,4 30,7 2002 91,0 36,0 2003 113,2 44,2 2004 152,2 57,9 2005 208,8 79,7 2006 259,2 115,4 Рассмотрение данного временного ряда с точки зрения требований к исходной информации позволило заключить, что исходные данные удовлетворяют требованиям объективности, сопоставимости, полноты. В периоде наблюдений нет пропущенных значений, поэтому на их основе вполне можно проследить сложившуюся тенденцию.
Для наглядного изображения представим динамику налоговых поступлений на графике (рисунок 3.2).
Рисунок 3.2 – Динамика экспорта и импорта в РФ в 1998-2006 гг. (по данным таможенной статистики), млрд. долл. США
Из рисунка 3.2 видно, что в период с 1998 года по 2006 год наблюдался значительный рост как импорта, так и экспорта в РФ. Для статистической характеристики анализируемых рядов динамики целесообразным является проведение расчетов основных их характеристик.
Результаты расчетов приведены в таблице.
Таблица 3.2 ( Основные статистические характеристики экспорта и импорта в РФ в 1998-2006гг.
Экспорт Импорт Средний темп роста, % 120,7 117,3 Средний темп прироста, % 20,7 17,3 Средний абсолютный прирост, млрд.долл 25,2 10,4 Данные таблицы показывают, что в анализируемый период средний темп прироста экспорта составлял 20,7%, что в абсолютном выражении составляло 25,2 млрд.долл. ежегодно. Рост импорта в Российской Федерации осуществлялся несколько медленнее, чем экспорт, но тем не менее и он был весьма высок. Так средний темп прироста импорта был равен 17,3%, что в абсолютном выражении составляло 10,4 млрд.долл. ежегодно.
Вероятнее всего, что такая тенденция продолжится и в дальнейшем.
Проведем аналитическое выравнивание экспорта и импорта по имеющимся данным. Характерное вид рядов динамики экспорта и импорта позволяет предположить наличие параболического тренда в моделируемом процессе. Следует отметить, что с помощью параболы удачно моделируются равноускоренные процессы, т.е. нами предполагается сохранение сложившейся тенденции на будущее.
Исходя из этих соображений проведем моделирование экспорта и импорта за период 1998-2006 гг. и осуществим построение прогноза на 3 года вперед.
Характерную тенденцию развития за этот период времени можно смоделировать параболическим трендом.
, где
( расчетное значение экспорта (импорта);
t ( натуральный ряд чисел.
Для нахождения параметров параболического тренда необходимо решить следующую систему уравнений:
Для этого составим вспомогательную таблицу.
Таблица 3.3 ( Расчет параметров параболического тренда экспорта в РФ
Год t yt yt*t yt*t2 t2 t3 t4

1998 1 57,6 57,614 57,614 1 1 1 67,8 103,1 1999 2 62,2 124,36 248,71 4 8 16 63,5 1,8 2000 3 89,3 267,81 803,42 9 27 81 67,1 490,0 2001 4 85,4 341,41 1365,6 16 64 256 78,6 45,0 2002 5 91,0 455,01 2275 25 125 625 98,0 49,5 2003 6 113,2 678,94 4073,7 36 216 1296 125,3 147,8 2004 7 152,2 1065,3 7457,4 49 343 2401 160,5 68,6 2005 8 208,8 1670,8 13366 64 512 4096 203,5 28,4 2006 9 259,2 2333 20997 81 729 6561 254,4 22,8 Итого 45 1118,8 6994,2 50644,4 285 2025 15333 1118,8 956,9
Т.о. система уравнений будет выглядеть следующим образом:
Решив систему уравнений получим a0=79,9; a1 =-16,08 и а2=3,94.
– уравнение тренда для экспорта;
средняя квадратическая ошибка составила (млрд.долл).
Для того чтобы построить прогноз на 3 года вперед необходимо в полученное уравнение подставить соответствующие значения t:
( для 2007г. t = 10 и (млрд.долл) ;
( для 2008г. t = 11 и (млрд.долл);
( для 2009г. t = 12 и (млрд.долл).
Результаты расчетов изобразим на графике:
Рисунок 3.3 ( Модель параболического тренда экспорта в РФ
Т.о. расчеты показывают дальнейшее возможное увеличение экспорта к 2009 г. до 454,5 млрд.долл. Следует отметить, что это значение может быть скорректировано с учетом развития экономики РФ в ближайший период времени.
Произведем аналогичные расчеты для импорта в РФ.
Таблица 3.4 ( Расчет параметров параболического тренда экспорта в РФ
Год t yt yt*t yt*t2 t2 t3 t4
1998 1 32,3 32,266 32,266 1 1 1 31,9 0,1 1999 2 21,9 43,87 87,74 4 8 16 25,0 9,3 2000 3 22,3 66,824 200,47 9 27 81 22,9 0,3 2001 4 30,7 122,72 490,87 16 64 256 25,5 26,6 2002 5 36,0 180,06 900,28 25 125 625 33,0 9,3 2003 6 44,2 265,24 1591,5 36 216 1296 45,2 1,0 2004 7 57,9 404,99 2834,9 49 343 2401 62,2 19,1 2005 8 79,7 637,7 5101,6 64 512 4096 84,0 18,7 2006 9 115,4 1038,6 9347,2 81 729 6561 110,6 22,7 Итого 45 440,3 2792,2 20586,7 285 2025 15333 440,3 107,1
Т.о. система уравнений будет выглядеть следующим образом:
Решив систему уравнений получим a0=43,6; a1 =-14,09 и а2=2,39.
– уравнение тренда для импорта;
средняя квадратическая ошибка составила (млрд.долл).
Для того чтобы построить прогноз на 3 года вперед необходимо в полученное уравнение подставить соответствующие значения t:
( для 2007г. t = 10 и (млрд.долл) ;
( для 2008г. t = 11 и (млрд.долл);
( для 2009г. t = 12 и (млрд.долл).
Результаты расчетов изобразим на графике:
Т.о. расчеты показывают возможное дальнейшее увеличение импорта к 2009 г. до 219,2 млрд.долл. Следует отметить, что это значение может быть скорректировано с учетом развития экономики РФ в ближайший период времени.
Заключение
Внешнеторговая деятельность оказывает позитивное влияние на сферу материального производства и прежде всего на поддержание его развития в отдельных отраслях и видах производства в условиях современной экономики, что в конечном счете способствует смягчению социальной напряженности. Причем благотворное влияние внешняя торговля оказывает не только на отрасли и виды производства, с которыми непосредственно связана, но и на экономику страны в целом.
За 2003-2006гг. значительным образом увеличивались как экспорт, так и импорт. Всего за 4 года общий объем экспорта увеличился в ( 2,25 раза, импорт ( 2,15 раза. Внешняя торговля со странами дальнего зарубежья возросла за анализируемый период следующим образом: экспорт вырос в 2,29 раза, импорт ( 2,27 раза. Такая динамика анализируемых показателей свидетельствует о существенной активизации внешнеэкономических связей России в анализируемый период времени.
Как показывают статистические данные, доля регионов дальнего зарубежья во внешнеторговом обороте России несколько колеблется, составляя немногим более 80%. В географии российского экспорта и импорта превалируют именно эти регионы, хотя по-разному: их удельный вес в экспорте России доходил до 86%, а в импорте ( почти до 84%.
Традиционными партнерами в области экспорта для России на протяжении анализируемого периода времени оставались такие страны как Нидерланды – 13,8%, Германия – 9,4%, Италия – 9,7%, из неевропейских государств: Китай – 6,1%, Турция – 5,5%. Постоянными партнерами в области импорта остаются по прежнему такие страны как Германия – 16,0%, Италия – 5,0%, из неевропейских государств: Китай – 11,2%, Япония – 6,8%, США – 5,6%.
Вывоз Российской Федерации в настоящее время сохраняет свою сырьевую направленность. По стоимости в нем превалируют минеральные продукты, доля которых в общем объеме российского экспорта в 2006 г. составила 65,7% (в 2003 г. – 57,3%). На черные и цветные металлы, драгоценные камни в общей стоимости отечественного вывоза товаров в 2006 г. приходилось 16,4%, тогда как на машины, оборудование и транспортные средства в 2006 г. – 5,8%, а в 2003 г. – 9,0%. Удельный вес прочих товарных групп в российском экспорте оставался в эти годы немногим более 1%.
В импорте России основными статьями являются изделия машиностроения – 47,7% совокупного импорта в 2006г., а также продовольствие и сырье для его производства – 15,7% в 2006г. Также достаточно высок удельный вес импортируемых химических продуктов – 15,8% в 2006 г.
Проведенные расчеты показывают возможный дальнейшее экспорта к 2009 г. до 454,5 млрд.долл., импорта – 219,2 млрд.долл. Следует отметить, что эти значение могут быть скорректированы с учетом развития экономики РФ в ближайший период времени.
Литература
Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебник. -М: Финансы и статистика, 2001. - 228 с.
Дащинская Н. П. Международная статистика Минск: «Белорусский государственный университет", 2007 – 254с.
Ефимова М.Р. и др. Общая теория статистики: Учебник. - М: ИНФРА-М, 1998. - 446 с.
Кобрина И.А. Внешняя торговля России в 2006 г. // Российский внешнеэкономический вестник – 2007 – №4 – С.50-58.
Кондратьев В. Государство и корпорации в стратегии глобальной конкурентоспособности // Международные процессы – 2006 – №7 – С.36-42
Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г. Назарова. — М.: Омега-Л, 2007. - 980 с.
Мархонько В.М. Методология статистики международной торговли товарами: Учебно-методическое пособие. М.: Российская таможенная академия, 1999.
Международные экономические отношения: Учебник для вузов/ Е.Ф. Жуков, Т.И. Капаева, Л.Т. Литвиненко и др.; Под ред. проф. Е.Ф. Жукова. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 485 с.
Российский статистический ежегодник. 2006: Стат.сб./росстат. – М., 2006. – 806с.
Россия в цифрах. 2007: Крат.стат.сб./роста. – М.. – 494с.
Социально-экономическая статистика: Учебник для вузов / под ред. Проф. Б.И. Башкатова. – М.: Юнити-Дана, 2002. ( 703с.
Статистика: учеб. / И.И. Елисеева, А.В. Изотов, Е.Б. Капралова (и др.); под ред. И. И. Елисеевой. ( М.: Кнорус, 2006. ( 552 с.
Таможенная статистика: Учеб. пособие. Выпуск второй. М.: Российская таможенная академия,1997.
Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. - 3-е изд., перераб. -М.: Финансы и статистика, 2001. - 560 с.
http://www.gks.ru/
Критерием достаточной переработки товара в данной стране является, в частности, изменение товарной позиции по ТН ВЭД СНГ на уровне любого из первых четырех знаков, произошедшее в результате переработки товара.
К странам Евразийского экономического сообщества (ЕврАзЭС) относятся: Белоруссия, Казахстан, Киргизия, Россия, Таджикистан.
2